中国沿海城市全球化与地方化博弈逻辑与研究架构

中国沿海城市深受全球化与地方化双重影响,城市演化动力发生了巨变。学界有关全球化或地方化视域城市、产业、企业发展研究表明:(1)全球/地方化视域城市发展研究视角趋向于微观化,研究切入主线是城市体系、产业与企业,研究存在全球化转向地方化视角,区域经济宏观分析转向城市个体产业微观剖析,单一经济关系转向多重属性。(2)形成了全球化进程城市体系-产业生产网络-跨国公司网络驱动中国沿海城市竞争格局与演化机制,以及地方化抗争全球化所催化的城镇密集区成长-产业集群根植性-中小企业网络发展机制。(3)重视以全球-地方化视角研究跨国公司的组织、行为与网络,尤其关注全球化跨国企业、地方化企业与产业集群的角色与效用发挥机制;全球化视角认为嵌入世界生产网络重构城市体系,推动城市趋向新形态是全球化主线;地方化视角认为构建区域城市集合体、产业集群、中小企业根植区域发展,可通过区域管理多样化提升地方的国际竞争力与生产网络话语权,进而谋取世界城市体系中更高能级。(4)城市全球化与地方化发展具有不同的研究路径,两者在"自由市场化"以及"市场+政府主导"原则下选取不同博弈行动策略,导致了两者之间存在互为博弈过程,博弈模式呈现动态博弈,帕累托上策均衡策略选取遵循市场经济主导、行政管理辅助、微观要素依赖原则。     

不平衡数据下基于PSO-BP算法的输电线路弧垂预测

针对架空输电线路弧垂在计算过程中易受测量数据(温度、风速、档距等参数)影响的问题,提出了基于数据预处理的PSO-BP神经网络弧垂预测模型.对收集数据中部分样本缺失的情况,使用合成少数过采样技术(SMOTE)对不平衡样本进行合成;构建PSO-BP神经网络用于弧垂预测,使用不同工况条件的数据训练网络,实现弧垂预测的目的,并将网络的性能与传统的BP神经网络性能进行对比.实验结果表明,与传统BP神经网络模型相比,本文提出的模型进行弧垂值预测后所得的误差绝对值显著降低.本文提出的模型可以加快训练速度、提高预测精度.     

基于SVM-BP神经网络的气象能见度数据缺失值预估

自动气象站能见度检测仪多采用光学装置采样,雨雪、粉尘等天气因素会对部分仪器镜头造成污染,导致能见度要素数据缺测.针对能见度数据缺失问题,本文选用安徽部分气象站的历年数据,首先运用灰色关联分析方法筛选出与能见度密切相关的其他气象要素,通过支持向量机和BP神经网络单一预估方法预估不同地形的能见度缺失值,然后采用最优权重组合将两种方法预估的能见度值进行组合,并与单一预估方法进行对比.结果表明组合方法的预估结果误差均值小、整体准确度高,可以保证台站观测资料的完备性,为短时天气预报、实况分析和气象公共服务工作提供有效依据.     

互耦效应下端射阵机载雷达空时内插STAP方法

针对端射阵天线由于阵元间距较小,容易造成能量耦合引起互耦效应,进而影响天线增益和空域导向矢量等参数以及后续的杂波抑制性能这一问题,首先利用互阻抗法和等距离环地面散射单元积分法,建立了互耦条件下的端射阵机载雷达信号模型;然后分析了互耦效应对杂波特征谱和空域导向矢量等参数的影响;最后提出了一种基于空时内插的空时自适应处理方法,对杂波的非平稳性和空域导向矢量进行了补偿.理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性.     

Evaluation of the use of sublevel open stoping in the mining of moderately dipping medium-thick orebodies

The flow of blasted ore during mining of moderately dipping medium-thick orebodies is a challenge. Selecting a suitable mining system for such ore bodies is difficult. This paper proposes a diamond layout sublevel open stoping system using fan blastholes with backfilling to mine such orebodies. To evaluate the performance of system the relationships between ore recovery and stope footwall dip angle, footwall surface roughness, drawpoint spacing and production blast ring burden were investigated. An ore recovery data set from 81 laboratory physical model experiments was established from combinations of the listed factors. Various modules in a back propagation neural network structure were compared, and an optimal network structure identified. An ore recovery backpropagation neural network (BPNN) forecast model was developed. Using the model and sensitivity analysis of the factors affecting the proposed open stope mining system, the significance of each factor on ore recovery was studied. The study results were applied to a case study at the Shandong Gold Group Jiaojia Gold Mine. The results showed that the application of a BPNN and sensitivity analysis models for ore recovery prediction in the proposed mining system and field experimental results confirm that the suggested mining method is feasible.     

电力配电网单相接地故障选线技术的发展

作为供电系统中的重要部分,电力配电网的重要性毋庸置疑。从实际情况来看单相接地故障是配电网建设与使用过程中经常出现的问题,要求专业人员提高对选线环节的重视,选择应用多种科学的选线方法以从根本上降低单相接地故障的发生风险。本文阐述了常见的几种故障选线方法,并就每一种线型的特性进行了分析。     

基于GWO-BP神经网络算法的WFGD系统在线优化

以浆液循环泵运行情况作为工况划分条件,通过提出的灰狼优化(GWO)-BP神经网络(GWO-BP神经网络)算法建立了针对湿法烟气脱硫(WFGD)系统多模态在线优化模型组,分析了机组负荷、入口SO₂质量浓度对出口SO2质量浓度变化量的影响,并利用某660 MW机组切换试验对该模型组性能进行验证。结果表明:随着机组负荷和入口SO₂质量浓度增大,切换后出口SO₂质量浓度变化量增大,该模型组具有较好的预测精度和泛化能力。     

光伏发电接入对配电网低压台区线损的影响

随着可再生能源的不断开发,越来越多的光伏发电接入配电网,而光伏发电的不稳定性会对配电网的稳定造成影响。为此,针对光伏发电对配电网低压台区线损的影响,建立了电源接入模型并进行了仿真计算。     

基于PCC-RBF网络的风电功率短期预测方法

风电功率预测对风电场安全平稳运行、电网调度具有重要意义。针对风电功率短期预测指标选择不合理、预测精确度偏低的问题,提出一种基于皮尔逊相关系数(PCC)和径向基函数(RBF)神经网络的风电功率短期预测方法。该方法利用PCC筛选出与风电功率密切相关的3个指标,即电流、温度、风速,然后以这3个指标作为预测模型的输入对风电功率进行RBF样本训练与短期预测。试验结果表明,所提的预测模型预测误差更小,预测精度更高,能够满足风电功率短期预测的要求,具有广泛的应用前景。     

基于Buck电路的BLDCM调速系统设计

为了获得转速平稳、调节快速的无刷直流电机(BLDCM)输出,对BLDCM控制和驱动系统进行了设计。分析了BLDCM的运行原理和转矩波动原因,并采用Buck电路直接驱动解决了转矩波动的问题。针对传统PID调速慢、精度低以及参数调节困难等问题,采用了BP神经网络对PID进行参数调节。在MATLAB/Simulink仿真平台上搭建了系统的各个模块并进行仿真。结果表明,所设计的系统调节速度快,控制过程中超调小,转速平稳,转矩波动减小。